印度-东亚夏季风交界面变化与春季印度洋-中西太平洋交互模式的关系外文翻译资料

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印度-东亚夏季风交界面变化与春季印度洋-中西太平洋交互模式的关系

JIE CAO

云南大学大气科学系，云南省国际河流与跨界生态安全重点实验室

SHU GUI,QIN SU, AND YALI YANG

云南大学大气科学系

（手稿于2015年11月16日收到，2016年4月12日定稿）

摘要：印度夏季风与东亚夏季风交界面（IIE）年际位置变化与热带印度洋（TIO）春季海表面温度（SST）-中西太平洋（TCWP）交互模式(SSTSM)的关系在1979-2008年都有研究。观测分析基于20世纪再分析资料（第二版）、扩展的重建海温资料（第三版）和气候预测中心的综合降水分析资料。结果表明，从春季到夏季,IIE的位置变化与TIO-TCWP SSTSM有显著且持续相关。研究的两个案例结果的方法类似于回归分析。使用大气环流模式（ECHAM6）观测分析揭示了关键物理过程。当TIO SST变暖（变冷）时，TCWP SST就会变冷（变暖），正（负）的SSTSM使孟加拉湾（BOB）、中国南海（SCS）和西北太平洋（WNP）异常东风（西风）增强。这种异常进一步减弱（加强）BOB的西南夏季风以及加强（减弱）SCS和WNP的东南夏季风，因此造成IIE比正常情况向东（西）移动更多

1. 绪论

亚洲夏季风（ASM）包括印度夏季风（ISM）和东亚夏季风（EASM）两个系统，是世界上最活跃的季风（Tao and Chen，1987）。AMS的两个子系统之间有个交界面。这个交界面的变化可以综合反映ISM和EASM丢东亚气候的影响，尤其是在交界面处的区域。例如，IIE移动比正常情况偏东，夏季长江下游和黄河下游的区域降水有明显的增加，反之亦然（Cao等人2012）。因此，研究IIE可能为提高预报旱涝能力以及促进受ASM影响的可持续社会经济发展提供科学依据（Zhu等人2012；He and Zhu，2015）。

过去的IIE研究中存在误差。Jin和Chen（1982）和Gao等人（2005）发现IIE大约在95°-100°E之间，正是Wang和Lin（2002）等人曾经表明是ISM、EASM和西北太平洋夏季风（WNPSM）的交界处，在中南半岛和云贵高原附近。Wang等人表明通过ISM和EASM位置（分别位于40°-105°E和105°-160°E）定义IIE位置在105°E。

早前没有明确定义IIE位置，直到Cao等人定量定义了IIE指数。他们发现了IIE的气候学位置，在100°E，18°-28°N附近呈现了一个波形（图11中的红线）并研究了IIE的年际变化。Tao等人发现由异常海陆温度差引起的低频变化导致的潜热释放是IIE位置变化最重要的物理过程之一。

就海表面温度（SST）配置和ASM的关系而言，研究表明，印度洋和太平洋的东-西海表温度差与ASM密切相关。例如，Kawamura用观测的SST场集进行同期3个40年大气环流模式（AGCM）模拟，他们发现在北印度洋（NIO）和菲律宾东部暖池之间的东-西向SST梯度异常和东亚的极端夏季有关。Kawamura等人用海洋环流模式重现了与ASM强度有关的夏季SST纬向梯度异常。他们采用风-蒸发反馈机制来解释NIO和中国南海（SCS）冷SST持续异常，用风和潜热释放反馈机制解释西太平洋（WNP）持续的暖SST异常。这种大气-海洋模式的正反馈激发了太平洋-日本遥相关模式，给日本带来极夏。Tarao和Kubota（2005）使用赤道线性beta;平面模型，表明厄尔尼诺发生后的夏季，印度洋和太平洋之间的东-西向SST差异会导致西太副高反气旋异常。Ohaba和Ueda(2006)用AGCM进行实验，评估远距离NIO和原地WNP对SST异常的相对贡献大小。他们发现WNP季风降水对NIO SST和原位WNP SST的空间贡献很敏感。Wu等人（2010）确定了WNP和印度洋的SST冷异常对WNP反气旋异常的相对贡献大小。近来，Cao等人（2013）发现，与冬季ENSO相比，春季热带印度洋（TIO）和热带西太平洋（TWP）的SST差异对比可以更好地预测EASM降水异常。

有研究表明，印度洋和大西洋的SST配置可能是先通过影响ASM再对IIE进行影响。但是，印度洋-大西洋的SST配置与IIE的纬向运动的关系尚未发现。目前的研究旨在确定印度洋-大西洋海温SST配置是否与IIE显著相关，如果确定相关，则寻找发现显著和具有代表性的SST配置和可能的物相关理过程。这些目标都是通过观测诊断和数值模拟来解决的。

1. 分描述的是数据资料和ECHAM6 AGCM。第三部分提出一个诊断分析：热带印度洋指数（TIOI） 和热带中西太平洋指数（TCWPI）定义，印度洋-中西太平洋SST交互模式（SSTSM）指数（SSTSMI）的计算和TIO-TCWP SSTSM导致的IIE异常可能的物理过程分析。第四部分使用AGCM验证TIO-TCWP SSTSM对IIE异常的影响。第五部分是总结了深入讨论。
2. 数据和方法
3. 观测数据

NOAA/OAR/ESRL物理科学部门（Kompo等人，2016,2011；Whitaker等人，2004）1978-2008年大气环流20世纪再分析资料（第二版），水平分辨率为2.0°times;2.0°；扩展重建SST资料第三版（ERSST.v3），分辨率同上（Smith等人，2008）；气候预测中心（CPC）1979-2008年综合分析降水资料（CMAP）（Xie和Arkin，1997），分辨率是2.5°times;2.5°；Cao等人（2012）1979-2008年每个纬度IIE指数和IIE位置。IIE定义为18°-28°N，90°-110°E范围内相当位温与0经度的偏差，物理意义为两个季风气团完全混合至不指数能区分。IIE指数定义为

第一经验正交函数模式对应的时间系数。当IIE指数高于正常值，其位置比正常情况东偏，反

图1.详细说明如何计算印度夏季风和东亚夏季风交界面与MAM 海表温度差异的相关系数。例如，与的距离是2.0°经度；与的距离是2times;2°经度；与的距离是ntimes;2°经度

之亦然（Cao等人，2012）。在这个研究中，春季是指3-5月（MAM），夏季是指6-8月（JJA）。

为了揭示IIE和SST之间的关系并且得到绝对意义上的最高的相关系数，我们构建了一系列SST配置并计算了IIE和SST配置序列的相关系数。图1详细显示了如何计算IIE和SST配置序列的相关系数地图；第一个SST配置序列是1979-2008年在矩形春季平均SST减去矩形春季平均SST，然后IIE和第一个春季SST配置序列的相关系数就可以计算了。接着，向东移动一个格点到,与上同理计算，这样就可以获得IIE与第二个SST配置序列的相关系数。重复以上步骤直到获得第（n 1）个。假定两个矩形的宽度都是22个纬度（10°S-12°N），长度是经度上从20°-70°6种不同尺度（每10°一个间隔），然后就能求得IIE和春季SST配置序列的相关系数。

b.AGCM

本研究中使用的是最近由德国Max Planck气象研究所发布的ECHAM6（Giorgetta等人，2013）在ECHAM6中，动态植被加入到地表模型（JSBACH）中；改进了地表反照率方案，冰面反照率和水面反照率的加权平均值会随太阳天顶角变化而变化（Roeckner等人，2012）；短波辐射传递的典型，模型顶端高度，模型协调和对流的触发都得到改进（Hagemann等人，2013；Stevens等人，2013）。这些改进意味着ECHAM6比ECHAM5更好地表示平均气候（Stevens等人）。这个研究中采用的ECHAM6版本纬向波数为63（T63；相当于1.875ordm;高斯网格距），垂直方向根据混合gamma;-压强分47层。ECHAM6运行时间为1979-2005年共27年。

1. 观察分析

a.IIE和春季TIO-TCWP SST配置之间的关系

图2表示了计算的相关系数分布。每张小图都只有一个显著相关的中心。10ordm;S–12ordm;N, 50ordm;–70ordm;E的平均SST减去10ordm;S–12ordm;N, 160ordm;E–180ordm;的平均SST的相关系数中心值为0.5；10ordm;S–12ordm;N, 50ordm;–80ordm;E的平均SST减去10ordm;S–12ordm;N, 152ordm;E–178ordm;W的平均SST的相

图2.IIE与MAM SST配置序列的相关系数图，与图1相对应。y轴表示西边矩形位置，x轴表示东边矩形位置。阴影部分表示如上文所述计算的相关系数值。矩形的长度（经度）分别为（a）20°；（b）30°；（c）40°；（d）50°；（e）60°；（f）70°。宽度（纬度）都为22°。绿线表示的是在95%置信水平下显著的相关系数的临界值

关系数中心值为0.47；10ordm;S–12ordm;N, 50ordm;–90ordm;E的平均SST减去10ordm;S–12ordm;N, 146ordm;E–174ordm;

W的平均SST的相关系数中心值为0.44；10ordm;S–12ordm;N, 50ordm;–100ordm;E的平均SST减去10ordm;S–12ordm;N, 140ordm;–170ordm;W的平均SST的相关系数中心值为0.43；10ordm;S–12ordm;N, 50ordm;–110ordm;E平均SST减去10ordm;S–12ordm;N, 132ordm;–16ordm;W的平均SST的相关系数中心值为0.41；10ordm;S–12ordm;N, 50ordm;–120ordm;E的平均SST减去10ordm;S–12ordm;N, 120ordm;E–170ordm;W的平均SST的相关系数中心值为0.39。相关关系的分析结果表明TIO-TWCP SST配置可能处于交互模式。
由于在大幅改变平均区域范围情况下结果并没有明显变化，例如，两个矩形的长度从经度20ordm;变化到70ordm;，宽度从10ordm;S-12ordm;N到10ordm;S-10ordm;N（未显示）—在这次研究中，我们选择TIO（10ordm;S-12ordm;N，50ordm;-100ordm;E）和TWCP（10ordm;S-12ordm;N，140ordm;-170W）平均SST进一步分析IIE和TIO-TWCP SST关系。定义TIOI定义为TIO SST平均值，TWCPI为TWCP SST平均值，SSTMI为TIOI减去TWCPI。
图3a是标准化SST交互模式指数和IIE指数。图3a这一时间序列图显示其不存在线性趋势和年代际变化，但是有明显的年际变率特征。计算1979-2008年间三个月的IIE与MAN-SON的TIOIs、TCWPIs、SSTSMIs相关系数，结果表明北半球上一年春季到当年夏季，IIE与SSTSMIs之间存在显著的正相关关系（图3b）。然而，从MAM到JJA，虽然IIE和TIOI一直保持正相关，与TWCPI保持负相关，但即使在90％的置信水平下仍不明显。结果表明，TIO-TWCP SSTSM相比于单单SST异常，与IIE的相关系数更明显且持续时间更长。IIE与TIO-TWCP SSTSMs关系显著，尤其在春季关系更加明显。当TIO SST变暖（变冷）且TWCP SST变冷（变暖）时，会导致SSTSMI增大（减小）。这表明TIO-TWCP的交互模式会对IIE的纬向运动产生影响。

图3.（a）标准化的SSTSM指数和IIE指数；（b）IIE指数与TIOI（蓝色）、TWCPI（绿色）和SST配置指数（红色）之间的每3月每三月的相关系数，细的和粗的蓝色水平线分别表示在90%和95%的置信水平下通过显著性检验的值

图4.春季SST回归检验春季SSTSMI；（b）夏季SST回归检验夏季SSTSMI；（c）春季SST回归检验IIEI；（d）夏季SST回归检验IIEI。颜色从浅到深分别表示在90%、95%和99%置信水平下显著的相关系数，其中红色区域表示正相关、蓝色区域表示负相关。两个绿色的矩形表示的是用于构建SSTSMI的海域位置

b.春季TIO-TWCP SSTSMI和IIE对异常环流模式的影响

为了显示与异常SSTSMI相关的TIO-TCWP SST异常，将TIO-TWCP SST回归到同期SSTSMI上（图4（a）、（b））图4（a）清楚地显示了TIO-TWCP的重要交互模式。正异常SST主导TIO，且绝大多数SST异常（最大值大于0.6°C）在95%的置信水平下显著。负异常主导TWCP（负异常中心小于-0.9°C），甚至在99%置信水平下显著。图4（b）与图4（a）同理，且结论基本一致。图4（c）、（d）表示TIO-TWCP SST回归到印度夏季风和东亚夏季风交界面指数（IIEI）上，与图4（a）同理，可以看出IIEI与TIO是负相关而与TWCP是正相关，但是相关性相对于（a）、（b）明显变弱。这些结果与图3（b）非常吻合。结果表明，SSTSMI会受到TIO-TWCP大规模海域东西向SST交互模式的影响，即是TIO-TWCP SSTSM而不是单纯的SST异常通过EASM和ISM对IIE的位置产生影响。

图5.夏季大气环流回归到春季SSTSMI（a-c）和IIE（d-f）上。a、d分别表示海平面气压和地面风；b、e分别表示对流层（850-250）温度和地表风；c、f表示降水和地表风。颜色从浅到深分别表示在90%、95%和99%置信水平下显著的相关系数，其中红色区域表示正相关、蓝色区域表示负相关。对风而言，只有通过置信水平95%的被画出（单位：m/s）。a、d单位为10pa；b、e单位为0.05k；c、f单位为0.3mm/天。

海平面气压（SLP）和地面风（图5a）、对流层温度和地面风（图5b）、降水和地面风（图5c）回归到春季SSTSMI上，并将IIE从18°-28°N按2°分隔为区间回归到春季SSTSMI上进行分析。图5a中，整个TIO的SLP异常低于-10pa，在30°-10°S，80°-100°E区域内出现显著负异常，中心值低于-40pa。赤道附近异常最大值出现在中西太平洋副热带地区，中心值超过50pa。就地面风而言，较大的异常东风出现在TIO东部，跨越大部分热带太平洋中西部地区。由赤道低压导致的异常东北风（图

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